高维数据是一种非常常见的数据类型，其中包含了多种属性。比如：数值模式输出结果通常包含多种物理参量及多个时次，还有一些空间位置信息。尽管高维数据非常常见，但是高维数据的分析一直是个挑战。...那么如何才能有效的分析高维数据呢？就此问题，本文主要介绍一些气象领域的高维数据可视化工具。...VAPOR可视化效果 ? ? 图片来源于VAPOR [注11] 可视化真的是一门艺术！尤其是高维数据的可视化！国外在这方面的研究真的是太多了。除了以上介绍的以外，还有很多可视化项目。...图片来源于McIDAS-V [注16] 上面提到的高维数据可视化工具中，Vis5D和VisAD的学习成本相对较高，而McIDAS-V和VAPOR相对容易上手，而且都提供了用户界面及Python接口，VAPOR...敬请期待后续高维数据可视化示例——WRF模式结果可视化。
用途 用于高维数据的降维，可视化展示，相比较pca的线性降维，再可视化显示方面显示更加友好。相似的样本由附近的点建模，不相似的样本由高概率的远点建模。...让认识数据更清洗 如下对比pca降维和tsne的降维结果 image.png ? 具体算法实现细节 两个步骤 1：构建高维空间中点的概率分布P 怎么构建？...使得距离相近的点具有高的概率 2：在低维度空间重构这种概率分布 假设概率分布服从高斯分布：https://zhuanlan.zhihu.com/p/148170862 https://zhuanlan.zhihu.com
R语言数据可视化之热图 热力图，在生信研究中是最常见的数据表现手法之一。特别是展示各种基因或RNA在不同样本中的表达情况，了解其表达模式。...热图其实是将有规则的矩阵转化成或者映射成颜色色调的一种可视化方法。在实际应用中，由高通量测序得到的几万个基因或者几千个样本的表达量数据通过分组或K均值聚类算法得到热图。...01 随机生成数据 > set.seed(12345) > d1<-data.frame(matrix(rnorm(160,13,8),ncol=10)) > d1 X1
R语言数据可视化日历图 日历图，在环境与生态指标的动态监测中应用普遍，特别适用于显示不同时间段的指标情况。比如污染物中重金属含量、空气中PM2.5变化情况。...通过时间分布的日历图动态监测数据，以弥补普通线图的不足。...01 随机生成数据 #构建数据框 >Data<data.table(date=seq(as.Date("1/01/2019","%d/%m/%Y"),as.Date("31/12/2019","%d/%...2019-12-28 128.80200 363: 2019-12-29 250.66169 364: 2019-12-30 159.78224 365: 2019-12-31 207.37999 02 数据处理...一维变成二维。 http://127.0.0.1:14091/library/ggplot2/html/facet_wrap.html
MNIST_data 文件夹下 高维向量表示 为了更加直观的了解 embedding 向量的效果,TensorBoard 提供了 PROJECTOR 界面来可视化高维向量之间的关系。...PROJECTOR 界面可以非常方便地可视化多个高维向量之间的关系。比如在图像迁移学习中可以将一组目标问题的图片通过训练好的卷积层得到瓶颈层 ，这些瓶颈层向量就是多个高维向量。...在生成好辅助数据之后，以下代码展示了如何使用 TensorFlow 代码生成 PROJECTOR 所需要的日志文件来可视化 MNIST 测试数据在最后的输出层向量。...在 PROJECTOR 界面的左下角提供了不同的高维向量的可视化方法，目前主要支持的就是 T-SNE 和 PCA。...无论是 T-SNE 还是 PCA 都可以将一个高维向量转化成一个低维向量，井尽量保证转化后向量中的信息不受影响。 在 PROJECTOR 的右侧还提供了高亮功能。
高维数据可视化之t-SNE算法 t-SNE算法是最近开发的一种降维的非线性算法，也是一种机器学习算法。...与PCA一样是非常适合将高维度数据降低至二维或三维的一种方法，不同之处是PCA属于线性降维，不能解释复杂多项式之间的关系，而t-SNE是根据t分布随机领域的嵌入找到数据之间的结构特点。...01 原始数据 #原始数据为iris数据框，是来自鸢尾属、花斑科和维珍属的50朵花的萼片长度和宽度以及花瓣长度和宽度的测量值，包含150行，5个变量的部分数据截图如下： ?...4列数据构成矩阵。...t-SNE的局限性：若原始数据本身具有很高的维度，是不可能完整映射到二或三维空间，而且在t-SNE图中，距离本身是没有意义的，涉及概率分布问题。
不过，随着基因组大数据的不断发展和应用，在很多科研绘图场景中，高维数据的处理变得越来越重要。很多时候我们接触到的数据。不仅仅是几个样本和十几个测量值而已，往往是成百上千个基因或者检测结果。...如此高维的数据，如果我们想要观察他们的变化趋势，应该使用何种图形呢？ 在上面的这张图形中，仅仅有两条线。如果有几十条、几百条折线，或者多个分组呢？不知道大家有没有考虑过这样的问题。...今天我们就来给大家介绍一种全新的图形，它可以说是折线图的进阶版，非常适合进行高维数据变化趋势的可视化，那就是平行坐标图。...平行坐标图(parallel coordinate plot)是可视化高维多元数据的一种常用方法，为了显示多维空间中的一组对象，绘制由多条平行且等距分布的轴，并将多维空间中的对象表示为在平行轴上具有顶点的折线...关于坐标轴标准化的问题，由于每个分组之间的数据有高有低，坐标轴对应的数值也应该是不一致的。
PHATE[1] (Potential of Heat-diffusion for Affinity-based Transition Embedding) 是Krishnaswamy实验室开发的一种用于可视化具有自然进程或轨迹的高维单细胞数据的工具...PHATE生成一个低维嵌入，使用数据点之间的几何距离信息（即：样品表达谱之间的距离）来捕获数据集中的局部和全局非线性结构。...EBT_counts = scprep.transform.sqrt(EBT_counts) 使用PHATE进行低维嵌入降维可视化 首先，我们实例化一个 PHATE 估计器对象，用于将 PHATE 低维嵌入拟合到给定数据集中...接下来，我们可以使用scprep.plot.scatter2d()函数对 PHATE 低维嵌入后的结果进行可视化展示。...ticks=False, label_prefix="PHATE", filename="phate.mp4") 与其他降维可视化工具的比较 接下来，我们将对PCA和t-SNE降维可视化的结果进行比较
参考sklearn官方文档 对数据降维比较熟悉的朋友可以看这篇博客 t-SNE实践——sklearn教程 数据降维与可视化——t-SNE t-SNE是目前来说效果最好的数据降维与可视化方法，但是它的缺点也很明显...但是，当我们想要对高维数据进行分类，又不清楚这个数据集有没有很好的可分性（即同类之间间隔小，异类之间间隔大），可以通过t-SNE投影到2维或者3维的空间中观察一下。...虽然Isomap，LLE和variants等数据降维和可视化方法，更适合展开单个连续的低维的manifold。...优化 t-SNE t-SNE的主要目的是高维数据的可视化。因此，当数据嵌入二维或三维时，效果最好。有时候优化KL散度可能有点棘手。...S曲线上的数据是高维的数据，其中不同颜色表示数据的不同类别。
此次VAPOR更新网站和相关教程是否意味着NCAR又开始重视高维数据可视化？ 关于高维数据可视化，在很久以前推过一期 高维数据可视化，当时介绍了一些工具。...也推过一期利用 vis5d 对WRF模式结果进行可视化的推文 基于vis5d的WRF模式高维数据可视化 。下面就介绍一下这个旨在用来替代 Vis5d 的高维可视化工具。...VAPOR(Visualization and Analysis Platform for Ocean, Atmosphere, and Solar Researchers) 是面向大气和海洋科学研究者的高维数据分析和可视化工具...本来想分享一下以前用VAPOR做的雷达观测的三维可视化的，但是找不到以前做的图了，以后再更新吧。 目前我们分享资源基本做到了无门槛，以后也会尽量保持这种方式。...扫描二维码或复制链接下载视频教程 链接: https://pan.baidu.com/s/1ag_RtDZPHShP8-6XfV1YZw 密码: kr03 扫描二维码或复制链接前往官网 https
高维数据的可视化最主要目标就是数据降维 降维方法分线性降维和非线性降维两大类，其中线性降维包括主成分分析PCA，多为尺度分析MDS，非矩阵分解NMF等；非线性方法包括等距特征映射和局部线性嵌套，tSNE...主成分分析PCA 主成分分析法采用一个线性变换将数据变换到一个新的坐标系统，使得任何数据点投影到第一个坐标轴的方差最大，在第二个坐标的方差第二大，以此类推。...因此，主成分分析可以减少数据的维数，并保持对方差贡献最大的特征，相当于保留低阶主成分，忽略高阶主成分。...R中实现主成分分析需要使用FactoMineR包进行分析，使用factoextra包进行可视化 下面我们先构造数据 df <- iris[c(1, 2, 3, 4)] image.png 可视化代码
1 什么是高维数据 高维数据在这里泛指高维和多变量数据，它蕴含的数据特征与二维、三维不同空间数据不同。其中，高维是指数据具有多个独立属性，多变量是指数据具有多个相关属性。...与常规的低维可视化方法相比，高维数据可视化面临的挑战是如何呈现单个数据点的各属性数据值分布，以及比较多个高维数据点属性之间的关系，从而提升高维数据的分类、聚类、关联、异常值检测、属性选择、属性关联等任务效率...高维数据可视化分类（来源：《Python数据可视化之美》） 常见的高维数据可视化的4种方法如上图所示： （1）基于点的方法：以点为基础展现单个数据点与其他数据点之间的关系（如距离、相似性、聚类等）...少量数据点的全属性比较 2 高维数据的变换展示 高维数据变换简单来说就是通过采用降维的方式把高维数据投影到低维空间，去除冗余属性同时尽量保留原数据的重要信息和特征。...可以看出降维后3个物种能够较好的区分，达到了降维的目的。 THE END 由于篇幅限制，本篇到此结束，主要介绍了高维数据的概念和PCA的实例应用，关于其他的可视化方法将在下一节介绍。
翻译 | 赵朋飞 校对 | 赵若伽 整理 | 孔令双 在诸如自然语言处理、推荐系统构建等深度学习研究的许多方面，词汇嵌入和高维数据无处不在。...谷歌最近开源了 embedding project 项目，此项目是一个交互式、协作、可视化工具，可用于高维数据的可视化。该项目是在欧几里得空间中实现点到空间数据的映射。...将 784 维的数据可视化方便人眼观察是一项艰巨的任务。因此，有很多技术比如主成分分析或者 t-分布领域嵌入算法(t-SN3) 可以用于降低数据维度，并在低维度空间中可视化。...张量输出数据大约有 10,000 x 200 层。 ? 图 7，将卷积神经网络的隐藏层分配给变量。 这段代码的目的是采用降维的方式可视化高维数据，以便人眼识别。...图10，TensorBoard Embedded Projector 用低维度可视化高维数据 我编写的这个程序收到了 Easy TensorFlow 的鼓励 http://www.easy-tensorflow.com
之前在介绍高维数据可视化时说过后面会说WRF模式后处理的高维可视化，这跳票一跳就是差不多一年半，今天从其Vis5d的角度说一下WRF模式的高维可视化。...vis5d是专门开发用来进行5维数据可视化的工具，接触WRF模式看到的第一个高维可视化图就是由vis5d完成的。...早些时候ARWPost可以将WRF模式结果处理成v5d的格式，但是后来更新将此功能删除了，这是因为出现了更好的高维数据可视化工具，这些在之前也都介绍过一些。...执行以下命令进行格式转换 wrf_to_v5d wrf_v5d_input wrf.v5d 然后就可以将wrf.v5d作为vis5d的输入，进行高维数据可视化处理了。下图是处理结果。 ?
CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/
最近又开始关注数据可视化的内容了，尤其是高维可视化。个人感觉可视化真的是一门呈现信息的艺术。前期的数据处理从海量的数据中提取有效信息，然后以一种简洁美观的方式呈现出来。...今年ECMWF Summer of Weather Code (ESoWC)其中一个主题就是基于Blender构建气象数据的高维可视化插件--BlenderNC，主要是面向netCDF格式文件。...Blender是开源免费的跨平台三维软件，本身并不是专门面向气象数据可视化的，但其功能很强大，今年ESoWC竟然挑选了一个以此进行高维数据可视化的主题，而不是专门用于气象数据高维可视化的工具，比如Vapor...三维地形可视化 目前BlenderNC正处于开发测试阶段，已经可以下载测试，官方也提供了一些文档示例，但还不是很完善。如果感兴趣想尝鲜的，可以去下载测试了。...ECMWF部分的示例文档内容都是空的，然后我就用ERA5的数据简单测试了一下，加载速度还有可视化效果还可以，而且创建三维动态可视化非常的方便，只需要选中 Animate netCDF即可。
scRNA-seq最常见的可视化方法是tSNE，tSNE本身可以精确的捕获数据集的局部结构，但是经常会扭曲数据集的全局结构，比如簇与簇之间的距离，本研究开发了一种可视化及解释scRNA-seq数据集的方法...，相似性加权非负嵌入（SWNE)，可以捕获数据的整体和局部结构，且可以使相关的生物学信息嵌入到可视化的结果中。...SWNE使用非负矩阵分解方法分解基因表达矩阵到生物学相关的因素中，嵌入细胞、因素信息至二维可视化结果，并使用相似矩阵确保在高维空间中接近的细胞在可视化结果中也相邻/接近。...，需要额外的图或者表格来解释数据，虽然一些更新的方法UMAP解决了在数据中捕获全局结构的问题，但是，目前为止尚没有一种方法可以直接将生物信息嵌入到可视化的结果中。...可以看到各个基因在二维空间内的分布。 SWNE使用NMF（非负矩阵分解)来降低数据的维度，然后将维度作为一个框架，将细胞投射到两个维度上，使用加权近邻图调整细胞的相对位置。
它可以用于各种任务，包括训练，推理，可视化ML和DL模型。它还提供了各种各样的预训练模型。 TensorBoard是tensorflow的可视化工具包。它帮助我们可视化各种机器学习实验。...模型图可以可视化。 我们可以查看权重，偏差或其他张量的直方图。 将高维嵌入图绘制到低维空间。可视化并理解它 显示图像，文本和音频数据 等等 ?...要加载要可视化的数据，我们必须了解加载数据的格式。为了可视化，需要以tsv格式上传特征向量。每行代表一个特征向量，并以'\ t'空格分隔。然后还必须以tsv格式添加元数据。...特征向量和标签的顺序应与其映射标签以进行可视化的顺序相同。如果你也要提供该类，则在元数据中以制表符分隔的列中，可以指定该类。但是如果添加两列，则必须添加列名称。 ? ?...在这里，我正在创建一个名为test和inside 的日志目录，使用已经创建的metadata.tsv，其中包含元数据和features.txt，其中包含特征向量。对于元数据，它与上述情况相同。
引言 在数据科学和机器学习领域，我们经常面对高维数据的挑战。高维数据不仅难以理解和可视化，而且会增加计算复杂性。...本篇文章小编将为小伙伴们介绍umap库，这是一个强大的Python第三方库，用于降维和可视化高维数据。...• 可视化：通过将降维后的数据映射到二维或三维空间，可以创建数据的可视化表示。 • 邻域保留：umap 试图保留数据点之间的邻域关系，从而保持数据的局部结构。...可以使用pip来进行安装： pip install umap-learn 接下来，我们可以使用UMAP库来对高维数据进行降维和可视化。...通过降维和可视化高维数据，我们可以更好地理解数据特征和结构，从而为后续的分析和建模工作提供更好的基础。 总结 umap库是一个强大的工具，可以帮助我们处理高维数据的降维和可视化问题。
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